• 제목/요약/키워드: 손실 데이터

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이동 컴퓨팅 환경에는 패킷 손실 특성을 고려한 실시간 데이터의 동적 부가 전송 방법 (A dynamic additive transmission scheme of realtime data based on packet loss characteristics in mobile computing environment)

  • 오연주;백낙훈;임경식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1541-1544
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    • 2000
  • 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 실시간 데이터의 전송시 발생하는 패킷 손실에 관한 문제를 다룬다. 현재 인터넷 상에서의 실시간 데이터 전송은 주로 RTP/RTCP 프로토콜[1]을 이용하는데, 이 프로토콜은 안정된 전송을 보장받지 못하며, 따라서 패킷 손실을 피할 수 없다[2,3]. 특히, 제한된 무선 대역폭과 높은 BER(bit error rate) 특성을 갖는 이동 컴퓨팅 환경에서는 기존의 인터넷보다도 더 많은 패킷들이 손실될 수 있다. 본 논문에서는, 이동 컴퓨팅 환경에서 실시간 데이터 전송시 발생되는 패킷 손실 특성을, 길버트 모델에 기초하여 확률적으로 분석하고, 이를 기반으로 새로운 복구 방법을 제안한다. 제안하는 실시간 데이터의 복구 방법에서는 패킷에 부가하는 잉여 데이터의 개수를 가변적으로 조절함으로써, 사용 중인 네트워크의 패킷 손실 특성을 반영할 수 있다. 특히, 잉여 데이터들의 오프셋 값들을 비연속적으로 설정함으로써, 간헐적이거나 연속적인 패킷 손실 모두에 대처할 수 있는 특징이 있다.

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불완전한 데이터를 처리하기 위한 데이터 확장기법 (A data extension technique to handle incomplete data)

  • 이종찬
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.7-13
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    • 2021
  • 본 논문은 학습 데이터에 손실값을 포함하고 있는 불완전한 데이터를 위하여 확률을 나타낼 수 있는 형식으로 변환한 후 손실값을 보상하는 알고리즘을 소개한다. 기존에 이러한 데이터 변환을 사용한 방법에서는 손실 변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하는 것이었다. 이 방법으로 많은 문제에 적용하여 좋은 결과를 얻었으나, 손실 변수에 남아있는 모든 정보를 무시하고 새로운 값을 할당한다는 점에서 정보의 손실이 있다는 지적이 있었다. 이에 반해 새로운 제안 방법은 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 잘 알려진 분류 알고리즘(C4.5)에 입력하고 학습하는 중에 결정트리가 구축된다. 그리고 이 결정트리로 부터 손실값에 대한 확률을 구하여 이를 손실 변수의 추정값으로 할당한다. 즉, 불완전한 학습 데이터에서 손실되지 않은 많은 정보들을 사용하여 손실된 일부 정보를 복구하는 것이다.

유무선 혼합 망에서 Snoop의 ACK 처리 개선을 통한 네트워크 성능 개선 (The Network Efficiency Improvement Using the Snoop of Improve ACK Algorithm over Wired-Wireless Networks)

  • 이재석;권경희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.897-900
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    • 2008
  • 무선망에서 패킷 손실은 데이터 패킷 손실이 뿐만 아니라 ACK 패킷 손실도 있다. 그러나 현재 무선망에서는 패킷이 손실되었을 경우 데이터 패킷 손실로 간주하여 데이터 패킷을 재전송한다. 이때 유무선 혼합망에서 이러한 재전송은 유선망의 혼잡제어 메커니즘을 호출하여 전체 네트워크 성능을 저하할 뿐만 아니라 무선망에 불필요한 재전송이 발생하게 하여 무선망에 채널 경쟁 심하게 한다. 따라서 본 논문에서는 Snoop을 이용하여 무선망에서 데이터 패킷 손실시 지역 재전송 메커니즘을 이용하여 빠른 복구한다. 그러나 패킷 손실시 ACK 패킷 손실일 경우에는 Snoop에서 불필요하게 데이터 패킷을 재전송하지 못하게 네트워크 성능을 향상하였다.

대화형 GEO 위성 네트워크를 위한 동적 용량 할당 체계 (Dynamic Capacity Allocation Scheme for Interactive GEO Satellite Networks)

  • 장근녕
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.1042-1047
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    • 2006
  • 본 논문에서는 대화형 GEO 위성 네트워크의 데이터 손실량과 데이터 지연량을 최소화하기 위한 리턴 링크 용량 할당 체계를 제시한다. 데이터의 지연 특성에 따라 구분되는 각 데이터 유형별로 데이터 손실량 기대값과 데이터 지연량 기대값을 분석하고, 데이터 손실량 기대값과 데이터 지연량 기대값의 가중합을 최소화하는 리턴 링크 용량 할당 모형을 제시한다. 또한, 제시한 모형을 빠른 시간 내에 해결할 수 있는 라그랑지안 이완 기법을 이용한 동적 용량 할당 체계를 제시한다.

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이기종 IoT 장치간의 데이터 전송 속도 차이로 인한 데이터 손실 방지 기법 (The prevent method of data loss due to differences in bit rate between heterogeneous IoT devices)

  • 서형윤;박정규
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권7호
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    • pp.829-836
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    • 2019
  • IoT 장치들은 네트워크 구성에 많이 사용되고 있고, 증가하고 있다. 데이터는 필요에 따라서 이기종의 IoT 장치를 통하여 전송된다. 본 논문에서는 Bluetooth 5를 이용하여 내부 네트워크를 구성하고, LoRa(Long Range)를 통하여 데이터 전송할 때 발생하는 전송 데이터 손실을 방지하기 위한 기법을 제안한다. Bluetooth 5가 LoRa의 데이터 전송 속도에 비해 빠르므로 LoRa를 통하여 데이터를 전송할 때 데이터 손실 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 전송 데이터 손실 방지 기법은 Bluetooth 5와 LoRa 뿐 아니라 이기종의 IoT 장치의 데이터 전송 속도 차이로 인해 발생하는 데이터 손실을 방지할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 논문에서는 제안하는 데이터 손실 방지 기법을 적용하여 시뮬레이션 결과를 보인다. 2가지 방법으로 시뮬레이션 했을 때 전송 성능과 저장에 필요한 메모리 양 을 보인다.

웨이블릿을 적용한 영상 다중 압축 (Image Compression Using Wavelet)

  • 조영진;김성수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2570-2572
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    • 2003
  • 본 논문은 웨이블릿을 적용하여 영상의 다중 압축에 대하여 논한다. 정보 전송에서 가장 중요시되는 것은 전송 속도이고, 이 전송 속도는 데이터의 용량에 반비례한다. 따라서 고용량의 데이터를 전송하는데는 많은 불이익이 따르게 되므로 데이터 압축이 필요하게 되었다. 하지만 압축률은 데이터의 손실에 비례하므로 높은 압축률을 사용할 경우 많은 데이터를 손실하게 된다. 본 논문에서는 수많은 데이터 중에서도 많이 사용되는 영상 데이터에 웨이블릿 변환을 적용하여 영상 데이터를 다중 압축함으로서 압축률을 높이고 영상 데이터의 손실을 최대한 줄이는 방법을 보였다. 결론적으로, 영상데이터에 웨이블릿을 적용하여 다중 압축을 함으로서 같은 압축률에서 영상 데이터의 손실을 일반적인 1단계 변환 압축 방법보다 줄이게 되었음을 보였다.

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반능동형 센서 태그 데이터의 읽기 실패 시 회복 기법 (Recovery Technique for Fail to Read of Semi-Passive Sensor Tag Data)

  • 김수한;류우석;홍봉희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.745-749
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    • 2009
  • RFID 기술을 사용하는 환경에서는 태그와 리더간에 Radio Frequency 를 이용한 무선 통신을 하기 때문에 서로간의 데이터 손실 없이 성공적인 통신을 항상 보장하기는 어렵다. 태그가 리더 영역 내에 있다 하더라도 주변 다른 전자제품의 전파 방해나 장애물의 영향으로 인해 센서 태그로부터 센싱 데이터를 읽는 도중에 데이터 손실이 발생 할 수 있다. 이러한 센서 데이터는 콜드 체인과 같은 물류환경에서 상품을 관리하기 위하여 중요하게 사용되기 때문에 센싱 데이터를 전송하는 도중에 손실된 데이터를 복구해야 한다. 본 논문에서는 반능동형 센서 태그로부터 센싱 데이터 값을 손실 하였을 때 완전한 결과 데이터로 복구하기 위한 회복 기법을 제안한다. 이를 지원하기 위해 결과 데이터 복구 기법과 Packet Size 제어 기법을 사용한다. 이 기법들은 회복 기법이 성공적인 데이터의 읽기 연산을 보장하고, 읽기 처리 속도를 빠르게 하는데 중요한 역할을 한다.

HEVC 무손실 화면내 부호화를 위한 효율적인 차분 화소값 주사 방법 (Efficient Differential Pixel Value Scanning Method for HEVC Lossless Intra Coding)

  • 최정아;호요성
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.234-235
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    • 2012
  • 본 논문에서는 최근 표준화 활동이 진행 중인 HEVC(high efficiency video coding) 표준의 무손실 부호화 모드를 위한 효율적인 계수 주사 방법을 제안한다. 일반적으로 무손실 비디오 부호기에서는 부호화 손실을 없애기 위해 변환 및 양자화 모듈이 제거된다. 이 경우 부호화해야 할 잔여데이터는 양자화된 변환 계수가 아닌 예측 후의 차분 화소이므로 잔여데이터의 확률 분포가 변화된다. 제안한 방법에서는 무손실 부호화에서 화면내 예측 모드 별 잔여데이터의 발생 확률을 분석하고, 이를 고려해 역방향 모드 기반 차분 화소 주사 방법을 사용한다. 일반적으로 참조 화소와의 거리가 멀어질수록 예측 정확도가 떨어져 잔여데이터의 발생 확률이 높아지기 때문에 제안한 역방향 주사 방법을 사용하면 잔여데이터 부호화에서 이득을 얻을 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법이 HEVC 무손실 부호화에 비해 약 1.7%의 부호화 성능을 향상시키는 것을 확인했다.

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멀티캐스트 그룹에서 다중 응답자를 이용한 손실 복구 (Loss Recovery using Multiple Repliers in a Multicast Group)

  • 정옥조;안상현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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    • pp.564-566
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    • 2000
  • 망을 통해 동일한 데이터를 다수의 고객에게 전송하는 파일 전송 서비스, 뉴스 서비스, 인터넷 방송 서비스들이 증가함에 따라 멀티캐스트를 이용한 효율적인 데이터 전송에 대한 요구가 증가하고 있다. 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜을 송신자로부터 손실된 패킷을 복구하거나 이웃한 지역의 응답자에게 복구 패킷을 요청함으로써 손실 복구를 수행한다. 본 논문에서는 신뢰적 멀티캐스트를 제공하기 위해 손실이 발생하였을 경우 손실 회복에 사용할 수 있는 다중 응답자를 이용한 손실 복구 기법을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 다수의 요청 패킷에 대해 동적으로 응답자의 수를 증가시켜 다중 응답자들이 손실 복구를 수행하도록 함으로써 손실 복구 시간을 감소시킨다. 제안한 방식의 성능은 시뮬레이션을 통해 증명한다.

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네트워크 코딩을 이용한 손실내성 지연민감데이터의 전송과 근사복호법

  • 권민혜;박형곤;최윤식
    • 정보와 통신
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    • 제29권3호
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    • pp.68-74
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    • 2012
  • 본 논문은 네트워크 코딩을 이용하여 멀티미디어와 같은 지연 민감성 손실 내성 데이터를 전송하는데 있어서 효율적인 방안으로 제시된 근사복호법에 관하여 알아 본다. 네트워크 코딩은 채널 환경과 같은 외적 요인에 의하여 패킷손실이 발생할 경우, 함께 인코딩된 모든 원전 데이터 복구가 불가능 할 수 있다는 한계점이 존재한다. 근사복호법은 네트워크 코딩된 데이터를 원천 데이터의 상관성을 이용하여 디코딩하는 해법으로, 손실내성 지연민감성데이터의 실시간 전송 문제의 해결책으로 제시하였다. 본 논문에서는 근사복호법에 대하여 알아보고, 여러 원천 데이터 상관 모델 중 선형상관관계를 가진 원천 데이터에 근사복호법을 적용하는 방법에 대하여 알아본다.